Trí tuệ nhân tạo (AI) đang lan rộng trong các doanh nghiệp với tốc độ chưa từng có. Nhiều CEO đã thành lập các nhóm chuyên trách AI, triển khai các dự án thử nghiệm và đầu tư mạnh vào hạ tầng công nghệ. Tuy nhiên, phần lớn tổ chức vẫn xem AI chủ yếu như một công cụ tự động hóa hoặc nâng cao năng suất. Cách tiếp cận này đang bỏ lỡ bản chất của cuộc chuyển đổi thực sự mà AI mang lại.
AI không chỉ giúp doanh nghiệp làm việc nhanh hơn, mà đang bắt đầu tái định nghĩa cách công việc được tổ chức và vận hành. Những doanh nghiệp tiên phong nhận ra rằng để khai thác hết tiềm năng của AI, họ cần vượt ra khỏi mô hình “hệ thống lưu trữ dữ liệu” (systems of record) truyền thống để tiến tới “hệ thống vận hành công việc” (systems of work) - nơi con người, quy trình và AI liên tục học hỏi và thích nghi cùng nhau.
Theo nghiên cứu của McKinsey & Company, hơn 70% doanh nghiệp đã thử nghiệm AI tạo sinh, nhưng chỉ một tỷ lệ nhỏ ghi nhận tác động đáng kể đến hiệu quả hoạt động. Điểm nghẽn lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách doanh nghiệp thiết kế công việc bên trong tổ chức.
Khi “hệ thống lưu trữ dữ liệu” không còn đủ
Trong nhiều thập kỷ, doanh nghiệp vận hành dựa trên các hệ thống như ERP hay CRM để lưu trữ dữ liệu và hỗ trợ quản trị. Tuy nhiên, các nền tảng này được thiết kế cho sự ổn định, chủ yếu ghi lại những gì đã xảy ra trong quá khứ. Trong khi đó, giá trị thực sự của tổ chức lại nằm ở các quyết định linh hoạt và “tri thức ngầm” tích lũy từ kinh nghiệm nhân sự.
Theo Gartner, khi nhân sự giàu kinh nghiệm rời đi, phần lớn tri thức này cũng mất theo, khiến các hệ thống truyền thống dần trở nên không còn đủ trong thời đại AI.
Vì sao cách tiếp cận tự động hóa truyền thống không còn hiệu quả
Trong nhiều năm, doanh nghiệp tiếp cận tự động hóa theo công thức quen thuộc: mô tả quy trình, thu thập dữ liệu và mã hóa các quy tắc. Cách làm này từng hiệu quả trong thời kỳ robotic process automation (RPA), nơi mục tiêu là tính ổn định và khả năng lặp lại.
Nhưng AI hoạt động khác. Các hệ thống học máy có thể nhận diện mẫu, xử lý sự mơ hồ và cải thiện thông qua phản hồi. Khi doanh nghiệp cố ép AI vào các quy trình cứng nhắc vốn được thiết kế cho phần mềm truyền thống, họ nhanh chóng đối mặt với sự phức tạp của công việc thực tế.
Một quy trình có thể đúng ở thời điểm triển khai nhưng trở nên lỗi thời chỉ vài tháng sau khi thị trường thay đổi, quy định cập nhật hoặc doanh nghiệp tái cấu trúc. Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn xem triển khai AI như một dự án ngắn hạn: xây dựng, triển khai rồi kết thúc. Khi công việc thay đổi, hệ thống lại không thay đổi theo.
Sự trỗi dậy của “systems of work”
Để thích ứng với thời đại AI, nhiều doanh nghiệp tiên phong đang xây dựng “systems of work” - mô hình vận hành kết nối con người và AI thông qua các vòng phản hồi liên tục. Khác với các hệ thống lưu trữ dữ liệu truyền thống vốn ưu tiên sự ổn định, mô hình mới được thiết kế để thích ứng với thay đổi theo thời gian thực.
Khi AI gặp tình huống chưa chắc chắn, chuyên gia con người sẽ can thiệp và phản hồi trở lại hệ thống. Quá trình này không chỉ giúp AI ngày càng thông minh hơn mà còn giúp doanh nghiệp lưu giữ “tri thức ngầm”, hình thành một “kho tri thức sống” liên tục phát triển cùng hoạt động kinh doanh.
Bốn nguyên tắc xây dựng “hệ thống vận hành công việc”
Các doanh nghiệp đi đầu trong quá trình chuyển đổi này thường áp dụng bốn nguyên tắc chính.
Thứ nhất, bắt đầu nhỏ nhưng học nhanh. Thay vì chờ dữ liệu hoàn hảo hay xây dựng hệ thống quy mô lớn ngay từ đầu, các nhóm tiên phong thường bắt đầu bằng những tập dữ liệu thực tế nhỏ như tương tác khách hàng hoặc giao dịch vận hành. Mục tiêu ban đầu không phải tự động hóa hoàn toàn, mà là tăng tốc quá trình học hỏi.
Thứ hai, giữ con người trong vòng lặp. AI có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu và nhận diện mẫu, nhưng chuyên môn con người vẫn giữ vai trò trung tâm, đặc biệt trong các tình huống mới hoặc phức tạp.
Thứ ba, thiết kế cho sự thay đổi liên tục. Thị trường, dữ liệu và hành vi khách hàng luôn biến động, vì vậy AI cần được xem là một năng lực liên tục phát triển chứ không phải dự án có điểm kết thúc cố định.
Cuối cùng, tích hợp thay vì thay thế. Các doanh nghiệp thành công thường không loại bỏ hoàn toàn hệ thống cũ, mà xây dựng AI như một lớp mới phía trên các nền tảng hiện có, tận dụng dữ liệu sẵn có để tạo ra khả năng cộng tác và ra quyết định linh hoạt hơn.
Sự xuất hiện của “systems of work” cuối cùng không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là bài toán về năng lực lãnh đạo.
Các nhà lãnh đạo cần hiểu cách công việc thực sự diễn ra trong tổ chức và sử dụng AI không đơn thuần để cắt giảm chi phí hay tự động hóa quy trình, mà để thúc đẩy tốc độ học hỏi của doanh nghiệp.
(Theo WEF)
.svg){kind=icon}
